inference-engine/thirdparty/clDNN/src/scale_grad_weights.cpp

   1 /*
   2 // Copyright (c) 2018 Intel Corporation
   3 //
   4 // Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
   5 // you may not use this file except in compliance with the License.
   6 // You may obtain a copy of the License at
   7 //
   8 //      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
   9 //
  10 // Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
  11 // distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
  12 // WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  13 // See the License for the specific language governing permissions and
  14 // limitations under the License.
  15 */
  16
  17 #include "scale_grad_weights_inst.h"
  18 #include "primitive_type_base.h"
  19 #include "error_handler.h"
  20 #include "json_object.h"
  21
  22 namespace cldnn
  23 {
  24 primitive_type_id scale_grad_weights_type_id()
  25 {
  26     static primitive_type_base<scale_grad_weights> instance;
  27     return &instance;
  28 }
  29
  30 layout scale_grad_weights_inst::calc_output_layout(scale_grad_weights_node const& node)
  31 {
  32     assert((bool)node.get_primitive()->output_data_type == false
  33            && "Output data type forcing is not supported for "
  34               "scale_grad_weights_node!");
  35     //output buffer will not be used in this primitive
  36     auto input_grad_layout_size = node.input().get_output_layout();
  37     return{ input_grad_layout_size.data_type, input_grad_layout_size.format,{ 1, 1, 1, 1 } };
  38 }
  39
  40 std::string scale_grad_weights_inst::to_string(scale_grad_weights_node const& node)
  41 {
  42     auto desc = node.get_primitive();
  43     auto node_info = node.desc_to_json();
  44     auto& input = node.input();
  45     auto& scale_input = node.weights();
  46     auto& input_grad = node.input_grad();
  47
  48     std::stringstream primitive_description;
  49
  50     json_composite scale_grad_weights_info;
  51     scale_grad_weights_info.add("input", input.id());
  52     scale_grad_weights_info.add("scale input", scale_input.id());
  53     scale_grad_weights_info.add("input grad", input_grad.id());
  54     if (node.bias_term())
  55         scale_grad_weights_info.add("bias", node.bias().id());
  56
  57     node_info->add("scale_grad_weights info", scale_grad_weights_info);
  58     node_info->dump(primitive_description);
  59
  60     return primitive_description.str();
  61 }
  62
  63 scale_grad_weights_inst::typed_primitive_inst(network_impl& network, scale_grad_weights_node const& node)
  64     :parent(network, node)
  65 {
  66     auto scale_layout = node.weights().get_output_layout();
  67     auto scale_format = scale_layout.format;
  68
  69     auto scale_sizes = scale_layout.size;
  70     auto scale_feature_size = scale_layout.size.feature[0];
  71
  72     auto input_layout = node.input().get_output_layout();
  73     auto input_feature_size = input_layout.size.feature[0];
  74
  75     CLDNN_ERROR_NOT_EQUAL(node.id(), "Scale feature size", scale_feature_size, "input feature size", input_feature_size, "");
  76
  77     if (scale_sizes.spatial[0] != 1 || scale_sizes.spatial[1] != 1 || scale_sizes.batch[0] != 1) //Remove if support for other scale sizes will be added.
  78     {
  79         CLDNN_ERROR_MESSAGE(node.id(), "All sizes in scale_input except feature should be 1.");
  80     }
  81
  82     if (node.use_momentum())
  83     {
  84         CLDNN_ERROR_LAYOUT_MISMATCH(node.id(), "Scale memory", node.weights().get_output_layout(), "previous scale grad memory", node.prev_scale_grad().get_output_layout(), "");
  85         CLDNN_ERROR_LAYOUT_MISMATCH(node.id(), "Bias memory", node.bias().get_output_layout(), "previous bias grad memory", node.prev_bias_grad().get_output_layout(), "");
  86     }
  87
  88     if (node.bias_term())
  89     {
  90         auto bias_layout = node.bias().get_output_layout();
  91         auto bias_format = bias_layout.format;
  92         auto bias_raw_sizes = bias_layout.size.raw;
  93
  94         CLDNN_ERROR_NOT_PROPER_FORMAT(node.id(), "Scale format", scale_format.value, "bias format", bias_format);
  95
  96         for (size_t i = 0; i < bias_layout.size.raw.size(); ++i)
  97         {
  98             if (scale_layout.size.raw[i] != bias_raw_sizes[i])
  99                 CLDNN_ERROR_MESSAGE(node.id(), "Scale input size do not match bias size! Size index:" + std::to_string(i));
 100         }
 101     }
 102 }
 103 }